mHealth-Supported Gender- and Culturally Sensitive Weight Loss Intervention for Hispanic Men With Overweight and Obesity: Single-Arm Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hispanic men have disproportionate rates of overweight and obesity compared with other racial and ethnic subpopulations. However, few weight loss interventions have been developed specifically for this high-risk group. Furthermore, the use of mobile health (mHealth) technologies to support lifestyle behavior changes in weight loss interventions for Hispanic men is largely untested. OBJECTIVE: This single-arm pilot study examined the feasibility and acceptability of integrating mHealth technology into a 12-week gender- and culturally sensitive weight loss intervention (GCSWLI) for Hispanic men with overweight and obesity. METHODS: A total of 18 Hispanic men (mean age 38, SD 10.9 years; mean BMI 34.3, SD 5.5 kg/m²; 10/18, 56% Spanish monolingual) received a GCSWLI, including weekly in-person individual sessions, a daily calorie goal, and prescription of ≥225 minutes of moderate-intensity physical activity per week. mHealth technology support included tailored SMS text messaging, behavior self-monitoring support using Fitbit Charge 2, and weight tracking using a Fitbit Aria Wi-Fi Smart Scale. Changes in weight from baseline to 12 weeks were estimated using a paired 2-tailed t test. Descriptive analyses characterized the use of Fitbit and smart scales. Semistructured interviews were conducted immediately after intervention to assess the participants' weight loss experiences and perspectives on mHealth technologies. RESULTS: Of 18 participants, 16 (89%) completed the 12-week assessments; the overall attrition rate was 11.1%. The mean weight loss at week 12 was -4.7 kg (95% CI 7.1 to -2.4 kg; P<.001). Participants wore the Fitbit 71.58% (962/1344) of the intervention days and logged their body weight using the smart scale (410/1344, 30.51% of the intervention days). Participants identified barriers to the use of the technology, such as lack of technological literacy and unreliable internet access for the smart scale. CONCLUSIONS: Although clinically significant weight loss was achieved by integrating mHealth technology into the GCSWLI, adherence to the prescribed use of technology was modest. Addressing barriers to the use of such technologies identified in our work may help to refine an mHealth intervention approach for Hispanic men. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02783521; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02783521.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».